Azure ML Studioを使用したノーコード・マシンラーニング

機械学習は産業を変革しつつありますが、その力を活用するためにソフトウェアエンジニアである必要はありません。最新のドラッグ＆ドロップツールを使用すれば、誰でも高性能な予測モデルを構築およびデプロイし、複雑なビジネス上の問題を解決できます。 このテキストベースのコースでは、Azure ML Studioを使用して機械学習のワークフロー全体をガイドします。まず、機械学習の基礎的な概念と用語を習得し、次にデータのインポート、データセットのクリーニング、教師あり学習モデルのトレーニング、そしてパフォーマンスの評価へと段階的に進みます。このコースを修了する頃には、生データを実用的なビジネス予測に変える分類および回帰パイプラインを自信を持って設計できるようになります。 学習内容: - 教師あり学習、分類、回帰など、機械学習の基礎概念を理解する。 - 欠損値の処理、主要な特徴量の選択、データの分割を行い、生データをクレンジングして準備する。 - Azure ML Studioの直感的なビジュアルパイプラインインターフェイスを使用して予測モデルを構築する。 - 精度（アキュラシー）、適合率、再現率、平均絶対誤差などの主要な指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。 - トレーニング済みモデルをWebサービスとしてデプロイし、リアルタイムの予測を生成する。 - モデルの公平性を評価し、基本的なデータドリフトを理解することで、現代の責任あるAI原則を適用する。 このコースは、不可欠な理論的概念から始まり、現実世界のシナリオを使用した実践的なステップバイステップのテキストチュートリアルへと進みます。データの取り込みから最終的なモデルのデプロイと評価に至るまで、論理的なパイプラインに沿って学習を進めます。 このコースは、コーディングの背景を持たないビジネスアナリスト、プロダクトマネージャー、およびデータプロフェッショナルを目指す方を対象としています。事前のプログラミングや高度な数学の経験は必要ありません。 今すぐ読み始めて、機械学習の力を解き放ち、組織でデータに基づいた意思決定を推進しましょう。